Reducing Depression Through an Online Intervention: Benefits From a User Perspective
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Internet interventions are increasingly being recognized as effective in the treatment and prevention of mental health conditions; however, the usefulness of such programs from the perspective of the participants is often not reported. OBJECTIVE: This study explores the experiences of participants of a 12-week randomized controlled trial of an automated self-help training program (e-couch), with and without an Internet support group, targeting depression. METHODS: The study comprised a community sample of 298 participants who completed an online survey both prior to and on completion of an intervention for preventing or reducing depressive symptoms. RESULTS: Overall, participants reported a high level of confidence in the ability of an online intervention to improve a person's understanding of depression. However, confidence that a website could help people learn skills for preventing depression was lower. Benefits reported by participants engaged in the intervention included increased knowledge regarding depression and its treatment, reduced depressive symptoms, increased work productivity, and improved ability to cope with everyday stress. A minority of participants reported concerns or problems resulting from participation in the interventions. CONCLUSIONS: The findings provide consumer support for the effectiveness of this online intervention. TRIAL REGISTRATION: International Standard Randomized Controlled Trial Number (ISRCTN): 65657330;http://www.isrctn.com/ISRCTN65657330 (Archived by WebCite at http://www.webcitation.org/6cwH8xwF0).
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».